Binnen SUPRANET GGZ werken 16 GGZ instellingen samen om de kwaliteit van suïcidepreventie zichtbaar te maken, te leren wat er beter kan en de zorg waar nodig te verbeteren. De kwaliteit van suïcidepreventie wordt geanalyseerd aan de hand actiegerichte indicatoren gedefinieerd in een Minimale Dataset (MDS).
Het is de intentie om over te stappen op het verzamelen van individuele-patiëntendata (IPD). Om dit voor te bereiden, stellen we voor een pilotonderzoek uit te voeren bij Altrecht, Arkin, Dimence en GGZ inGeest. Deze pilot beoogt te onderzoeken:
Wat is de haalbaarheid van het werken met IPD binnen vier instellingen die aangesloten zijn bij SUPRANET GGZ?
In hoeverre hangen de indicatoren van de MDS samen met suïcides en suïcidepogingen binnen deze instellingen?
Methode:
Work package 1
Het onderzoeksprotocol zal worden besproken en de variabelen worden gedefinieerd Vervolgens zal elke instelling intern verder gaan met relevante data extraheren, opschonen, en checken op validiteit.
Work package 2
In deze fase worden de variabelen van de MDS van SUPRANET GGZ geoperationaliseerd in een IPD database. Elke instelling analyseert intern in hoeverre deze variabelen samenhangen met suïcides en suïcidepogingen. Data worden geanalyseerd met logistische regressie en machine learning technieken zoals cluster analyse, waarbij aparte modellen worden geschat voor suïcides en voor suïcidepogingen.
Work package 3
De resultaten per instelling worden verzameld. Zo mogelijk wordt hierop een meta-analyse uitgevoerd om de samenhang tussen MDS indicatoren en suïcidaal gedrag in kaart te brengen. Alle resultaten en werkwijze worden opgeschreven in een rapport en gedeeld met andere instellingen.